論文の概要: BayesFlow can reliably detect Model Misspecification and Posterior
Errors in Amortized Bayesian Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08866v1
- Date: Thu, 16 Dec 2021 13:25:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-17 14:52:29.801321
- Title: BayesFlow can reliably detect Model Misspecification and Posterior
Errors in Amortized Bayesian Inference
- Title（参考訳）: Amortized Bayesian Inferenceにおけるモデルミス特定と後誤差を確実に検出できるBayesFlow
- Authors: Marvin Schmitt and Paul-Christian B\"urkner and Ullrich K\"othe and
Stefan T. Radev
- Abstract要約: シミュレーションに基づく推論で生じるモデル誤特定のタイプを概念化し、これらの誤特定の下でベイズフローフレームワークの性能を体系的に検討する。
本稿では、潜在データ空間に確率的構造を課し、最大平均不一致(MMD)を利用して破滅的な誤特定を検知する拡張最適化手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Neural density estimators have proven remarkably powerful in performing
efficient simulation-based Bayesian inference in various research domains. In
particular, the BayesFlow framework uses a two-step approach to enable
amortized parameter estimation in settings where the likelihood function is
implicitly defined by a simulation program. But how faithful is such inference
when simulations are poor representations of reality? In this paper, we
conceptualize the types of model misspecification arising in simulation-based
inference and systematically investigate the performance of the BayesFlow
framework under these misspecifications. We propose an augmented optimization
objective which imposes a probabilistic structure on the latent data space and
utilize maximum mean discrepancy (MMD) to detect potentially catastrophic
misspecifications during inference undermining the validity of the obtained
results. We verify our detection criterion on a number of artificial and
realistic misspecifications, ranging from toy conjugate models to complex
models of decision making and disease outbreak dynamics applied to real data.
Further, we show that posterior inference errors increase as a function of the
distance between the true data-generating distribution and the typical set of
simulations in the latent summary space. Thus, we demonstrate the dual utility
of MMD as a method for detecting model misspecification and as a proxy for
verifying the faithfulness of amortized Bayesian inference.
- Abstract（参考訳）: 神経密度推定器は、様々な研究領域において効率的なシミュレーションに基づくベイズ推論の実行において非常に強力であることが証明されている。
特に、ベイズフローフレームワークは、2段階のアプローチを用いて、確率関数がシミュレーションプログラムによって暗黙的に定義される設定において、償却パラメータ推定を可能にする。
しかし、シミュレーションが現実の貧弱な表現である場合、そのような推論はどれほど忠実か?
本稿では,シミュレーションに基づく推論で生じるモデル誤特定の種類を概念化し,これらの誤特定下でのベイズフローフレームワークの性能を体系的に検討する。
本稿では,潜在データ空間に確率的構造を課し,最大平均偏差(mmd)を活用し,得られた結果の有効性を損なう推論中に潜在的に破滅的な誤特定を検知する拡張最適化目標を提案する。
おもちゃの共役モデルから意思決定の複雑なモデル、実際のデータに適用される病気の発生ダイナミクスまで、多くの人工的で現実的な誤特定に関する検出基準を検証する。
さらに,実際のデータ生成分布と潜在サマリー空間における典型的シミュレーションとの距離関数として後方推定誤差が増加することを示した。
そこで我々は,MDDの二重効用をモデル不特定性の検出方法として,また,償却ベイズ推論の忠実性を検証するプロキシとして示す。
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